我國的量刑規(guī)范化改革持續(xù)推進已十年有余且已取得巨大成效,理性地檢視不難發(fā)現(xiàn),在此過程中一直存有量刑機械化之傾向。該種思潮實際上是在擠壓法官自由裁量權(quán)的基礎上追求所謂的同案同判,不僅不具有可行性,而且本質(zhì)上是以"機械正義"取代"個案正義"。我國量刑改革對機械化量刑進行揚棄也應從傳統(tǒng)非技術性路徑與新興技術性路徑兩個維度予以展開。尤其是在人工智能逐步走進法學研究及司法審判視野的當下,更有必要在辯證批判機械化量刑思潮的基礎之上,探討人工智能于量刑實踐運用的限度及其前景,確立人工智能技術手段于量刑實踐積極效能的同時,也必須清醒地認識其無法取代法官的客觀現(xiàn)實,進而在合理界定人工智能理論定位的基礎上使得裁量化下的個案正義得以實現(xiàn)。 

【文章來源】：江西社會科學. 2018,38(02)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
一、問題的提出
二、量刑規(guī)范化改革中機械化量刑之體現(xiàn)
    （一） 用量刑科技化取代量刑規(guī)范化
    （二） 用量刑具體化取代量刑規(guī)范化
    （三） 用量刑劃一化取代量刑規(guī)范化
三、機械化量刑之批判
    （一） 走不出的風景:同案同判理念之批判
    （二） 看不見的正義:個案公正之抵牾
    （三） 行不通的路徑:美國量刑指南制度之反思
四、機械化量刑之克服
    （一） 非技術性路徑
        1. 觀念路徑:樹立正確的量刑理念。
        2. 方法路徑:貫徹體系性思考。
    （二） 技術路徑:引入人工智能
        1. 量刑實踐中引入人工智能的必要性主要有以下三點。
        2. 人工智能運用的邊界及前景。
五、結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]美國聯(lián)邦量刑指南的歷史、現(xiàn)狀與量刑改革新動向[J]. 彭文華.  比較法研究. 2015(06)
[4]美國聯(lián)邦量刑指南實施效果——兼論對我國量刑規(guī)范化改革的啟示[J]. 郭志遠,趙琳琳.  政法論壇. 2013(01)
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[7]實現(xiàn)量刑公正性和透明性的基本理論與方法[J]. 趙廷光.  中國刑事法雜志. 2004(04)
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本文編號：3147369